• Journal of Industrial Technology
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• v.15
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• pp.223-233
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• 1995

본 논문에서는 데이터 분포가 편재된 상황하에서 부하의 불균형과 버켓 오벌플로우 문제를 해결하기 위해 히스토그램 변환 기법을 이용한 데이터 분산 방법과 이를 기초로 한 병렬 결합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능은 시뮬레이션과 하이퍼큐브형 병렬 컴퓨터 상에서 실험적인 방법에 의하여 분석되었다. 그 결과 제안된 알고리즘이 기본의 해쉬 결합 방법보다 우수함을 보인다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.145-147
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• 2020

본 논문에서는, 결합 인덕터 정류단을 갖는 위상천이 풀브릿지 컨버터에 적용할 수 있는 새로운 동기정류기 제어 기법을 제안한다. 결합 인덕터 정류단을 활용하면 1차측 환류 전류를 감소 시켜 도통 손실을 줄일 수 있지만, 동시에 줄어든 전류로 인하여 레깅-레그 스위치의 영전압 스위칭을 달성하기 어려워진다. 이를 해결하기 위하여 변압기의 자화 전류를 이용할 수 있지만, 컨버터가 넓은 출력 전압 범위로 설계되는 경우 낮은 시비율을 기준으로 작게 설계된 자화 인덕턴스로 인하여, 높은 시비율로 구동 시 과도한 자화 전류로 인한 불필요한 도통 손실이 증가하는 문제점을 갖는다. 제안하는 제어 기법은 기존 동기정류기 제어와 달리 동기정류기를 기존보다 먼저 구동시켜 1차측에 환류 전류를 순간적으로 재생성할 수 있고, 이를 이용하여 레깅-레그 스위치의 영전압 스위칭을 달성할 수 있다. 따라서, 작은 자화 전류로 영전압 스위칭을 달성할 수 있으므로 1차측의 도통 손실을 줄여 높은 효율을 얻을 수 있다. 제안하는 동기정류기 제어 기법의 효용성을 증명하기 위하여, 400V 입력, 27-54V/13A 출력에서 실험 검증을 진행하였다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.6
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• pp.379-385
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• 2017

In enterprise environments, hybrid storage typically utilizes SSDs over disk-based RAID. Typically, SSDs over RAID are used as the data cache. Recently, the LeavO caching scheme was introduced to reduce the parity update overhead of the underlying RAID. In this paper, we combine the data caching and LeavO caching schemes and derive cost models of the combined cache to determine the optimal data and LeavO cache sizes. We also propose the Adaptive Combined Cache that dynamically adjusts the data cache and LeavO cache sizes for evolving workloads. Experimental results show that the performance of the Adaptive Combined Cache is significantly superior to that of the conventional data caching scheme and is comparable with that of the off-line optimal scheme.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.19 no.2
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• pp.55-71
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• 2013

The prediction model is the main factor affecting the performance of a knowledge-based system for bankruptcy prediction. Earlier studies on prediction modeling have focused on the building of a single best model using statistical and artificial intelligence techniques. However, since the mid-1980s, integration of multiple techniques (hybrid techniques) and, by extension, combinations of the outputs of several models (ensemble techniques) have, according to the experimental results, generally outperformed individual models. An ensemble is a technique that constructs a set of multiple models, combines their outputs, and produces one final prediction. The way in which the outputs of ensemble members are combined is one of the important issues affecting prediction accuracy. A variety of combination schemes have been proposed in order to improve prediction performance in ensembles. Each combination scheme has advantages and limitations, and can be influenced by domain and circumstance. Accordingly, decisions on the most appropriate combination scheme in a given domain and contingency are very difficult. This paper proposes a confidence-based selection approach as part of an ensemble bankruptcy-prediction scheme that can measure unified confidence, even if ensemble members produce different types of continuous-valued outputs. The present experimental results show that when varying the number of models to combine, according to the creation type of ensemble members, the proposed combination method offers the best performance in the ensemble having the largest number of models, even when compared with the methods most often employed in bankruptcy prediction.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.100-100
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• 2023

단기 강우 예측에는 주로 물리과정 기반 수치예보모델(NWPs, Numerical Prediction Models) 과 레이더 기반 확률론적 방법이 사용되어 왔으며, 최근에는 머신러닝을 이용한 레이더 기반 강우예측 모델이 단기 강우 예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하여 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 머신러닝 기반 모델은 예측 선행시간 증가 시 성능이 크게 저하되며, 또한 대기의 물리적 과정을 고려하지 않는 Black-box 모델이라는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반 blending 기법을 통해 물리과정 기반 수치예보모델인 Weather Research and Forecasting (WRF)와 최신 머신러닝 기법 (cGAN, conditional Generative Adversarial Network) 기반 모델을 결합한 Hybrid 강우예측모델을 개발하고자 하였다. cGAN 기반 모델 개발을 위해 1시간 단위 1km 공간해상도의 레이더 반사도, WRF 모델로부터 산출된 기상 자료(온도, 풍속 등), 유역관련 정보(DEM, 토지피복 등)를 입력 자료로 사용하여 모델을 학습하였으며, 모델을 통해 물리 정보 및 머신러닝 기반 강우 예측을 생성하였다. 이렇게 생성된cGAN 기반 모델 결과와 WRF 예측 결과를 결합하는 머신러닝 기반 blending 기법을 통해Hybrid 강우예측 결과를 최종적으로 도출하였다. 본 연구에서는 Hybrid 강우예측 모델의 성능을 평가하기 위해 수도권 및 안동댐 유역에서 발생한 호우 사례를 기반으로 최대 선행시간 6시간까지 모델 예측 결과를 분석하였다. 이를 통해 물리과정 기반 모델과 머신러닝 기반 모델을 결합하는 Hybrid 기법을 적용하여 높은 정확도와 신뢰도를 가지는 고해상도 강수 예측 자료를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.9 no.1
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• pp.106-115
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• 2010

Because of space limitations, interferences between antennas of the KSLV-I communication systems occur and their effects become worse during all sorts of tests such as the flight test using a light plane. In this paper, coupled signal magnitude is calculated using the FDTD method. The theory of the FDTD, absorbing boundary condition, source input technique, and post processing of data are explained. The calculated coupling factor between two IFAs, which have 2 GHz resonance frequency and placed 5 cm apart, is -12.7 dB. Applied coupling calculation method can be effectively used for KSLV-I performance analysis, subsystem design, antenna arrangement, and communication link budget for the next space launch vehicle.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.307-309
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• 2004

급성 심근경색 진단용 DNA 컴퓨팅 시스템 모듈로서, 트로포닌 I (troponin I, Tnl). 트로포닌 T (troponin T, TnT). 미오글로빈 (myoglobin), C-반응 단백질 (C-reactive protein, CRP) 과 각각 결합할 수 있는 네 가지 종류의 앱타머틀 선정하고, 이의 개발을 시도하여, 그 중 첫 번째로 C-반응 단백질-결합 앱타머를 SELEX 기법을 이용하여 선별해내었다. 또한, 선별된 앱타머 염기서열에 기초하여 각각 10-mer 길이의 FDNA 와 QDNA 를 제작하고, 표적 단백질 (CRP) 과 혼합시켜 형광발현 변화의 추이를 살펴보았다. 앱타머 및 FDNA. QDNA 가 결합할 경우에는 형광감쇄효과가 발생하므로, 형광감쇄효과가 일어나지 않은 경우에 비하여 현저하게 형광측정값이 저조하게 나타나는 현상을 확인할 수 있었다. 향후 연구로, 나머지 세 가지 종류의 앱타머를 SELEX기법을 이용하여 선별해내고. 기확보된 C-반응 단백질-결합 앱타머 모듈과 함께 논리회로를 구성하는 DNA 컴퓨팅 칩을 제작할 예정이다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.7
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• pp.18-25
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• 2014

To increase wireless capacity, the concurrent use of multiple wireless interfaces on different frequency bands, called aggregation, can be considered. In this paper, we focus on aggregation of multiple Wi-Fi interfaces with packet-level traffic spreading between the interfaces. Two aggregation schemes, link bonding and multipath TCP (MPTCP), are tested and compared in a dualband Wi-Fi radio system with their Linux implementation. Various test conditions such as traffic types, network delay, locations, interface failures and configuration parameters are considered. Experimental results show that aggregation increases throughput performance significantly over the use of a single interface. Link bonding achieves lower throughput than MPTCP due to duplicate TCP acknowledgements (ACKs) resulting from packet reordering and filtering such duplicate ACKs out is considered as a possible solution. However, link bonding is fast responsive to links' status changes such as a link failure. It is shown that different combinations of interface weights for packet spread in link bonding result in different throughput performance, envisioning a spatio-temporal adaptation of the weights. We also develop a mathematical model of power consumption and compare the power efficiency of the schemes applying different power consumption profiles.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.1
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• pp.9-18
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• 2003

In this paper, we analyzed the throughput of DS/CDMA system applying packet combining scheme combined with Type- I Hybrid ARQ scheme over AWGN channel and Nakagami fading channel with RAKE receiver. As the parameter for analysis, we used number of combined packet(L), number of diversity branch$({L_c})$, fading index(m), and length of packet(N), and used CRC-12 error detection code and (2,1,3) convolutional code. As a results, we found that throughput of system over Nakagami fading channel with RAKE receiver was superior to throughput over AWGN channel, and throughput of system decreases rapidly as channel degrades when number of combined packet(L) was increased. However throughput of system with the combining scheme was achieved even at low ${E_b}/{N_o}$. Also, we found that throughput of system was increased when fading index(m) and number of diversity branch$({L_c})$ were increased, but it was decreased when number of user(K) and length of packet(N) were increased.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.2C
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• pp.86-92
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• 2011

This paper details the downlink performance analysis of an multiple antennas system that combines adaptive beamforming and spatial multiplexing (SM) Multiple Input Multiple Output (MIMO). The combination of MIMO signal processing with adaptive beamforming is applied to WiBro, the South Korean Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) system that follows the IEEE 802.16e standard. Performance analysis is based on the results of experiments and simulations obtained from a fixed-point simulation testbed. Simulations demonstrate that the MIMO Beamforming OFDMA system improves the required signal to noise ratio (SNR) over the conventional MIMO OFDMA system by 3 dB (QPSK) / 2.5 dB (16-QAM) for the frame error rate (FER) of 1% in the WiBro signal environments. From the implementation of the fixed-point simulation testbed and its experimental results, we verify the feasibility of the MIMO Beamforming technology for realizing a practical WiBro base station.